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Denis Parra
Este MOOC busca que profesionales de diversas áreas logren analizar críticamente visualizaciones de datos existentes y diseñar visualizaciones de datos efectivas. Por un lado, el proceso de percepción visual ocupa una gran parte de los recursos y del volumen del cerebro, por lo cual es importante comprender sus principios para diseñar e implementar visualizaciones de datos. Por otro lado, un modelo de análisis estructurado y validado por la comunidad científica como el de Munzner permite organizar de forma estructurada el análisis y diseño de visualizaciones. Finalmente, se ponen en práctica estos conceptos con una implementación visual usando un software que no requiere programación.
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Este MOOC busca que profesionales de diversas áreas logren analizar críticamente visualizaciones de datos existentes y diseñar visualizaciones de datos efectivas. Por un lado, el proceso de percepción visual ocupa una gran parte de los recursos y del volumen del cerebro, por lo cual es importante comprender sus principios para diseñar e implementar visualizaciones de datos. Por otro lado, un modelo de análisis estructurado y validado por la comunidad científica como el de Munzner permite organizar de forma estructurada el análisis y diseño de visualizaciones. Finalmente, se ponen en práctica estos conceptos con una implementación visual usando un software que no requiere programación.
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Este MOOC busca que profesionales de diversas áreas logren analizar críticamente visualizaciones de datos existentes y diseñar visualizaciones de datos efectivas. Por un lado, el proceso de percepción visual ocupa una gran parte de los recursos y del volumen del cerebro, por lo cual es importante comprender sus principios para diseñar e implementar visualizaciones de datos. Por otro lado, un modelo de análisis estructurado y validado por la comunidad científica como el de Munzner permite organizar de forma estructurada el análisis y diseño de visualizaciones. Finalmente, se ponen en práctica estos conceptos con una implementación visual usando un software que no requiere programación.
Resultados de aprendizaje:
1. Identificar los principios de percepción humana que guían el diseño de visualizaciones de datos.
2. Reconocer el modelo de análisis y diseño de visualizaciones de Munzner.
3. Evaluar visualizaciones existentes proponiendo mejoras.
4. Diseñar visualizaciones básicas con datos tabulares
Este MOOC corresponde al módulo 1 del curso "Visualización de Datos", del Magíster en Analítica para los Negocios, de la UC Chile. En este contexto, podrás conocer el programa de grado desde su interior y avanzar un paso más para acercarte a este magíster.
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What's inside
Syllabus
MÓDULO 1: Introducción al CURSO / semana 1
En esta semana introduciremos definiciones y conceptos fundamentales de visualización de datos, así como su relación con la ciencia de datos en general. Veremos ejemplos históricos que motivan el ejercicio de esta área, como el caso de John Snow y de Florence Nightingale en Inglaterra, y el mapa de Jacques Minard en Francia. También, revisaremos casos de uso recientes de visualización que permiten apreciar el potencial de estudiar visualización de datos. Entre los ejemplos, revisaremos algunos aplicados a la comprensión del cambio climático, otros relacionados a visualización analítica de robo de vehículos y a visualizar las contribuciones de la investigación a los objetivos de sostenibilidad de la ONU.
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Syllabus
MÓDULO 1: Introducción al CURSO / semana 1
En esta semana introduciremos definiciones y conceptos fundamentales de visualización de datos, así como su relación con la ciencia de datos en general. Veremos ejemplos históricos que motivan el ejercicio de esta área, como el caso de John Snow y de Florence Nightingale en Inglaterra, y el mapa de Jacques Minard en Francia. También, revisaremos casos de uso recientes de visualización que permiten apreciar el potencial de estudiar visualización de datos. Entre los ejemplos, revisaremos algunos aplicados a la comprensión del cambio climático, otros relacionados a visualización analítica de robo de vehículos y a visualizar las contribuciones de la investigación a los objetivos de sostenibilidad de la ONU.
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MÓDULO 2: Principios de percepción humana para visualización / semana 2
Esta semana nos adentramos en aspectos de la visión humana que nos permitirán comprender mejor ciertas decisiones de diseño para visualización de datos. Un primer aspecto que revisaremos es la percepción visual, revisaremos ilusiones visuales, así como los conceptos de atención y memoria. Revisaremos dos conceptos muy importantes para conectar con el contenido de las siguientes semanas: marcas y canales, así como un ranking de su efectividad. Finalmente, estudiaremos el concepto de modelos de color y revisaremos algunos modelos en detalle para poder elegirlos de forma más efectiva en el futuro.
MÓDULO 3: El modelo de análisis y diseño de Munzner / semana 3
En esta semana veremos en detalle un modelo conceptual que nos permitirá tomar decisiones sistemáticas y efectivas para hacer visualización de datos: el modelo anidado de Munzner. El modelo de validación y diseño de visualizaciones de Munzner tiene tres grandes componentes asociados a tres preguntas, respectivamente: ¿Qué?, con esta pregunta abordamos aspectos de los datos a visualizar ¿Por qué?, con esta pregunta abordamos el esencial tema de las tareas visuales como pares de acción y objetivo. ¿Cómo?, al responder esta pregunta, y ya habiendo respondido las dos anteriores, nos enfocamos en la visualización misma, la codificación visual. ¡Pon mucha atención a las clases y lecturas esta semana!, serán muy importantes para que puedas continuar tu aprendizaje de visualización de datos.
MÓDULO 4: Validación, reglas generales e implementación inicial / semana 4
En esta cuarta semana veremos varios aspectos de síntesis y una primera actividad práctica de visualiación de datos.
Revisaremos como usar el modelo de Munzner para analizar y validar visualizaciones de datos existentes.
Además, a modo de resumen, veremos varias reglas y consejors generales para visualizar según las sugerencias de E. Tufte.
Revisaremos también los distintos tipos de software disponibles para implementar visualizaciones de datos.
Como último tema, veremos cómo crear una visualización usando una herramienta gratuita en línea.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Orientado a profesionistas de diversas áreas que busquen analizar críticamente visualizaciones de datos y diseñar visualizaciones efectivas
Fundamentado en el modelo analítico de Munzner, reconocido por la comunidad científica, que brinda una estructuración al análisis y diseño de visualizaciones
Instructor a cargo: Denis Parra, quien no es mencionado como referente en el campo de visualización de datos
Proporciona una implementación visual práctica con un software que no requiere programación, facilitando el aprendizaje
Forma parte del programa de grado 'Magíster en Analítica para los Negocios' de la UC Chile, ofreciendo un acercamiento al programa y sus contenidos
El enfoque en percepción humana y principios de diseño ayuda a comprender las bases de la visualización de datos
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Activities
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in Introducción a la visualización de datos with these
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Leer "El arte de la visualización de datos"
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Desarrolla habilidades para comprender y criticar visualizaciones de datos, laying the foundation for effective data visualization.
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El arte funcional
on Amazon
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-
Lee el Prefacio y los Capítulos 1-3
-
Completa los ejercicios del Capítulo 2
Resolver ejercicios de análisis de datos
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Fortalece habilidades de análisis de datos, lo que mejora la capacidad de interpretar y visualizar datos de manera significativa.
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-
Completa el conjunto de ejercicios de análisis de datos
-
Participa en discusiones sobre las soluciones de los ejercicios
Completar tutoriales sobre teoría del color
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Proporciona una base sólida en la teoría del color, que es crucial para diseñar visualizaciones efectivas.
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-
Sigue el tutorial "Introducción a la Teoría del Color"
-
Completa la actividad "Ejercicios Prácticos de Teoría del Color"
-
Explora recursos adicionales sobre teoría del color
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
Participar en sesiones de revisión de pares
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Fomenta el intercambio de perspectivas y proporciona retroalimentación sobre visualizaciones, mejorando la capacidad de evaluar y mejorar el propio trabajo.
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-
Revisa las visualizaciones de tus compañeros
-
Proporcionar comentarios constructivos
-
Incorpora comentarios en tus propias visualizaciones
Diseñar una visualización básica de un conjunto de datos
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Permite aplicar los principios aprendidos para crear visualizaciones efectivas que comuniquen datos de manera clara y atractiva.
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-
Selecciona un conjunto de datos
-
Determina el propósito de la visualización
-
Diseña la visualización utilizando D3.js o una herramienta similar
-
Presenta tu visualización y explica tus elecciones de diseño
Participar en un hackathon de visualización de datos
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Proporciona una experiencia práctica intensa, fomenta el trabajo en equipo y desafía a los estudiantes a aplicar sus habilidades en un entorno de tiempo limitado.
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-
Forma un equipo
-
Identifica un problema de visualización de datos y desarrolla una solución
-
Presenta tu solución y compite con otros equipos
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Career center
Learners who complete Introducción a la visualización de datos will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Visualization Analyst
Data Visualization Analyst
A Data Visualization Analyst analyzes complex data sets and transforms them into visual formats. These visual formats can be charts, graphs, or maps. Their work helps others understand the data in a clear and concise way. This course will provide you with the knowledge and skills needed to be an effective Data Visualization Analyst. You will learn how to use data visualization techniques to communicate complex information effectively and create engaging visual presentations.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts help businesses make better decisions by analyzing data and identifying trends. They use their findings to develop recommendations for businesses to improve their operations and increase their profits. This course will help you develop the skills you need to be a successful Business Analyst. You will learn how to use data visualization techniques to communicate your findings to decision-makers, which is an essential part of a Business Analyst's job.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured. Data Scientists are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data, and then presenting their findings in a clear and concise way. In this course, you will learn the fundamentals of data visualization, which is an essential skill for any Data Scientist. You will learn how to use data visualization techniques to communicate complex information effectively, which is something Data Scientists do in their day-to-day work.
Data Journalist
Data Journalist
Data Journalists use data to tell stories and report on current events. They use data visualization techniques to make their stories more engaging and easier to understand. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Data Journalists. You will learn how to use data visualization techniques to create effective data-driven stories.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers conduct and analyze customer surveys to gather information about customer behaviors and preferences. They use this information to help businesses develop new products and services. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Market Researchers. You will learn how to use data visualization techniques to present your findings in a way that is easy for decision-makers to understand.
User Experience Designer
User Experience Designer
User Experience Designers create products and services that are easy to use and enjoyable to use. They use data visualization techniques to communicate their ideas to engineers and other stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for User Experience Designers. You will learn how to use data visualization techniques to create engaging and informative user interfaces.
Information Architect
Information Architect
Information Architects design and organize websites and other information spaces. They use data visualization techniques to present their ideas to stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Information Architects. You will learn how to use data visualization techniques to create effective information architectures.
Web Analyst
Web Analyst
Web Analysts help businesses improve their websites by analyzing data about how users interact with their websites. They use this information to make recommendations for improvements to the website's design and functionality. This course will help you build a strong foundation in data visualization, which is an essential skill for Web Analysts. You will learn how to use data visualization techniques to communicate your findings to decision-makers.
Product Manager
Product Manager
Product Managers are responsible for the development and marketing of products. They use data visualization techniques to communicate their ideas to engineers and other stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Product Managers. You will learn how to use data visualization techniques to create effective product roadmaps and presentations.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design and develop software applications. They use data visualization techniques to communicate their ideas to other engineers and stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Software Engineers. You will learn how to use data visualization techniques to create effective software designs and documentation.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts analyze data to identify trends and make predictions. They use data visualization techniques to communicate their findings to decision-makers. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Data Analysts. You will learn how to use data visualization techniques to create effective data analysis reports and presentations.
Database Administrator
Database Administrator
Database Administrators manage and maintain databases. They use data visualization techniques to communicate their ideas to other engineers and stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Database Administrators. You will learn how to use data visualization techniques to create effective database designs and documentation.
Statistician
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data. They use data visualization techniques to communicate their findings to clients and other stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Statisticians. You will learn how to use data visualization techniques to create effective statistical reports and presentations.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts analyze financial data to make recommendations about investments. They use data visualization techniques to communicate their findings to investors and other stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Financial Analysts. You will learn how to use data visualization techniques to create effective financial reports and presentations.
Actuary
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical methods to assess risk. They use data visualization techniques to communicate their findings to clients and other stakeholders. This course will provide you with a foundation in data visualization, which is an essential skill for Actuaries. You will learn how to use data visualization techniques to create effective actuarial reports and presentations.
For more career information including salaries, visit:
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We've selected nine books
that we think will supplement your
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develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Introducción a la visualización de datos.
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Classic in the field of data visualization. It provides a comprehensive overview of the principles of data visualization, and it is full of practical advice on how to create effective visualizations.
Provides a comprehensive overview of the field of information visualization. It covers the basics of visual perception, as well as more advanced topics such as interaction and storytelling.
Provides a comprehensive overview of the field of information design. It covers the basics of visual communication, as well as more advanced topics such as interaction and storytelling.
Provides a practical guide to storytelling with data. It covers the basics of data visualization, as well as more advanced techniques such as interactive visualizations and storytelling.
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Provides a comprehensive overview of the field of deep learning. It covers the basics of deep learning, as well as more advanced topics such as convolutional neural networks and recurrent neural networks.
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Covers the basics of data visualization, covering everything from basic principles to advanced techniques. It also includes a chapter on the history of data visualization, which provides context for the field and its current practices.
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Provides a unique perspective on data visualization. It explores the use of visual complexity to represent and understand complex data.
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Este libro aborda los aspectos éticos y cognitivos de la visualización de datos. Enfatiza la importancia de crear visualizaciones honestas y precisas que comuniquen información de manera efectiva.
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Provides a comprehensive introduction to data science using the R programming language. It covers the basics of data science, as well as more advanced topics such as data visualization and machine learning.
For more information about how these books relate to this course, visit:
OpenCourser.com/course/adcx8j/introduccion
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Effort
16 horas totales, distribuidas en 4 semanas
Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Pontificia Universidad Católica de Chile
Instructor
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Language
Español
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Fundamentado en el modelo analítico de Munzner, reconocido por la comunidad científica, que brinda una estructuración al análisis y diseño de visualizaciones
Instructor a cargo: Denis Parra, quien no es mencionado como referente en el campo de visualización de datos
Proporciona una implementación visual práctica con un software que no requiere programación, facilitando el aprendizaje
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